El valor de la gestión de datos

Preprocesar y normalizar datos, 4 pasos para limpiar y mejorar datos

Publicado el 29/01/17 23:02

Normalizar datos  para poder analizarlos de forma óptima y con datos lo más limpios posible, es fundamental para el rendimiento y crecimiento de un negocio. En este artículo vamos a hablar sobre algunos de los pasos que se deben dar para conseguirlo.

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Los datos del mundo real y los datos en sus etapas más tempranas suelen estar sucios. Pueden ser incompletos, inconsistentes y estar llenos de errores. Una de las formas más exitosas de salvaguardar datos concisos para su análisis es normalizar datos y preprocesarlos.

El procesamiento de datos comprende cuatro técnicas que si se usan correctamente dan como resultado unos datos perfectamente transformados.

 

Técnicas de Preprocesamiento de datos

Las técnicas de procesamiento de datos son las siguientes:

  1. Data cleaning: la limpieza de datos elimina ruido y resuelve las inconsistencias en los datos.
  2. Data integration: con la Integración de datos se migran datos de varias fuentes a una fuente coherente como un Data Warehouse.
  3. Data transformation: la transformación de datos sirve para normalizar datos de cualquier tipo.
  4. Data reduction: la reducción de datos reduce el tamaño de los datos agregandolos.

Todas estas técnicas pueden trabajar juntas o individualmente para crear un fuerte conjunto de datos. Una gran parte del preprocesamiento de datos es el aspecto de la transformación. Cuando se trata de datos sin procesar nunca se sabe lo que se va a obtener. Por lo tanto, normalizar datos a través del proceso de transformación, es una de las maneras más rápidas y eficientes para lograr tu objetivo final de unos datos limpios y utilizables.

 

El ascenso del ETL

En los últimos años, la extracción, transformación y carga (ETL) se ha convertido rápidamente en una de las maneras más eficientes de migrar conjuntos grandes y pequeños de datos desde las fuentes a un data warehouse. Las empresas están rápidamente adoptando este proceso porque les permite consultar sus datos. Con ETL los usuarios pueden migrar cargas pesadas de datos que vienen de una variedad de diferentes sistemas. Por ejemplo, si quiero ver los datos de un cliente, dependiendo del diseño del datawarehouse, puedes utilizar una sola consulta para obtener información personal del cliente, el historial de compras y pedidos, y la información de facturación. Todo esto es muy útil al tratar de realizar un seguimiento de un pedido, pero los procesos de entrega de estos datos transformados y estandarizados también son vitales para el proceso ETL.

El proceso completo de ETL es muy minucioso y abarca una variedad de capacidades para normalizar datos. Además, aunque este proceso pueda entregar exclusivamente datos limpios, la combinación de este proceso con la normalización garantiza aún más la calidad de los datos.

 

¿Qué es normalizar datos?

Normalizar datos es una técnica que se aplica a un conjunto de datos para reducir su redundancia. El objetivo principal de esta técnica es asociar formas similares a los mismos datos en una única forma de datos. Esto es, en cierto modo, cogiendo datos específicos como “Número”, “Num.”, “Nro.”, “Nº” o “#” y normalizándolo a “Número” en todos los casos.

 

Cómo funciona la normalización

La técnica se puede utilizar de dos maneras. La primera, toma datos similares y los clasifica en su primera forma normal, segunda forma normal, y tercera forma normal, siendo la primera forma normal la asociación más estrecha de la forma de datos y las otras dos formas restantes asociadas menos estrechamente.

La otra manera de utilizar la normalización es tomando un atributo de un conjunto de datos y reduciéndolo a un pequeño rango específico. Aunque esto se puede lograr de muchas maneras diferentes, existen tres formas principales:

  1. Normalización Min Max
  2. Normalización Z-score
  3. Normalizado por escala decimal

Dado que las herramientas ETL como la de Informatica ya poseen la mayoría de las técnicas de procesamiento de datos mencionadas anteriormente como la migración de datos y la transformación de datos, esto hace que el seguimiento de estas prácticas de limpieza de datos resulte mucho más conveniente. Además, tales herramientas ETL permiten a los usuarios especificar los tipos de transformaciones que desean realizar con sus datos. Estas herramientas también proporciona a los usuarios una interfaz gráfica de usuario en la que pueden escribir código personalizado o utilizar funciones agregadas precompiladas.

El preprocesamiento de datos a través de la técnica de normalizar datos, junto con ETL son las formas más precisas de tener datos limpios y rápidos, los cuales serían los más útiles para la analítica.

 

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Temas: Data Governance